Содержание
- Что такое Con?
- Почему Con так важен?
- Как Con может быть интегрирован с прогнозирующей аналитикой
- Как коническая интеграция помогает успешному прогнозированию
- Нет ошибок, нет стресса - ваше пошаговое руководство по созданию изменяющего жизнь программного обеспечения без разрушения вашей жизни
- Некоторые практические реализации
- Будущее конуальной интеграции
- Заключение
Источник: Alexraths / Dreamstime.com
вынос:
Добавление con к большим данным может сделать эти данные намного более мощными и ценными.
Мошенничество с прогнозирующей аналитикой является ключевым отличием любой успешной рекомендации. Это не только качество, доступность или цена продукта, но и «мошенничество» (в режиме реального времени), которое помогает давать наиболее подходящие рекомендации его пользователям. Потребитель может быть помещен в разные профили для разных покупок, поэтому очень важно правильно составлять рекомендации в реальном времени, когда покупатель совершает покупку. (Подробнее о прогнозирующей аналитике см., Как прогнозирующая аналитика может улучшить медицинское обслуживание.)
Что такое Con?
Мир становится все умнее и взаимосвязаннее с каждым днем. Теперь, благодаря регулярному использованию Интернета, каждый день создается огромное количество данных, которое постоянно растет. Часто, когда мы думаем о больших данных, мы думаем об их огромном размере и проблемах, связанных с их управлением. Но это еще не все, поскольку эти данные могут быть использованы для улучшения продаж различных фирм с использованием конических данных, созданных из огромных объемов больших данных.
Con на самом деле является частью исторических данных об определенном объекте. Объектом может быть что угодно, от разных физических мест до самих людей. Эти данные чрезвычайно важны, так как их можно использовать для анализа различных ситуаций и принятия соответствующих решений. Мошенничество важно для бизнеса, так как без него решения могут легко ошибиться. Используя такую информацию вместе с большими данными, компании могут узнать больше об исторических закономерностях и текущих тенденциях. Таким образом, этот тип данных полезен для компаний, которые хотят принимать важные решения на основе фактов, а не догадок.
Почему Con так важен?
Конические данные чрезвычайно важны, так как их правильный анализ может повысить производительность многих организаций и предприятий. Он может предоставить важную информацию, необходимую для руководства планами этих организаций. Современные методы обработки больших данных могут использоваться для обработки больших объемов информации из Интернета или реального мира. Такие данные можно использовать для улучшения жизни общества с помощью более совершенных методов прогнозирования, которые позволят получить большую прибыль для предприятий и разумных решений для потребителей.
Такие данные можно сделать еще более полезными благодаря интеграции с методами машинного обучения и искусственного интеллекта. Таким образом, данные могут даже использоваться для точного прогнозирования стихийных бедствий, таких как землетрясения, или для точного прогнозирования погоды. Компании должны постоянно анализировать новые данные, чтобы обрабатывать новую фактическую информацию, чтобы предоставлять эффективные услуги своим клиентам. Для этого им нужно извлечь данные из смартфонов и социальных сетей. Им также придется обрабатывать все эти данные в режиме реального времени.
Как Con может быть интегрирован с прогнозирующей аналитикой
Прогнозирующий анализ - не совсем новое достижение - он был обнаружен много лет назад. Тем не менее, новые методы, использующие новейшие технологии, способствуют движению вперед быстрее, чем предполагалось, и обеспечивают высокоточные прогнозы почти каждый раз. Недавние достижения в области информационных технологий и искусственного интеллекта позволили многим предприятиям превзойти свою расчетную прибыль, но можно достичь еще большего.
Это может произойти, если понять, что данные не могут быть полезны только с одной стороны. Это должно быть рассмотрено под несколькими углами, что может быть сделано путем создания импровизированного профиля потребителей. Вот где поступают конуальные данные. Конуальные данные могут использоваться для определения приоритетности конкретного аспекта, который может привести к большей прибыли. Хотя обычные записи, такие как журналы транзакций, могут не давать очень важную информацию, относящуюся к предмету, обычные данные, такие как журналы поведения, могут дать важную информацию, используемую для точных прогнозов.
Как коническая интеграция помогает успешному прогнозированию
Многие организации анализируют большие ресурсы данных, чтобы узнать больше о целевых объектах, а также используют эту информацию для составления своих бизнес-планов. Чтобы понять это, мы можем использовать простой пример сайтов социальных сетей, на которых пользователи генерируют много информации о своих предпочтениях и антипатиях. Эти сайты можно регулярно проверять на наличие важных данных о поведении, которые можно использовать для проведения аналитики в реальном времени. Более эффективные методы обнаружения паттернов могут также использоваться в таких местах, где регулярно генерируется большое количество данных.
Нет ошибок, нет стресса - ваше пошаговое руководство по созданию изменяющего жизнь программного обеспечения без разрушения вашей жизни
Вы не можете улучшить свои навыки программирования, когда никто не заботится о качестве программного обеспечения.
Большие данные имеют огромный потенциал для помощи в прогнозной аналитике. Информация, полученная из конических данных, также очень важна для успешной прогностической аналитики. Однако для того, чтобы он был действительно эффективным, организациям понадобятся знания, чтобы правильно применить обман к большим данным. Это уменьшит вероятность ошибки. (Подробнее об аналитике больших данных см. Обратно в школу с аналитикой больших данных.)
Сочетание больших данных и аналитики может быть мощным средством, которое может помочь в прогнозировании различных результатов и других факторов. Некоторые другие преимущества использования конаналитики заключаются в том, что она позволяет организации использовать минусы для правильного моделирования решения для пользователей и помогает делать правильные наблюдения за поведением на основе таких данных.
Некоторые практические реализации
Есть много практических применений фактической информации. Например, недавно онлайн-продавец компьютерных запчастей под названием ReplaceDirect начал использовать эту услугу, чтобы эффективно управлять своим бюджетом, получая при этом максимальное количество просмотров и клиентов. Эта компания использовала обычную информацию для прогнозирования многих товаров, например, наиболее желательные ключевые слова, которые будут использоваться для поиска по их сайту, и лучшие цены для наиболее популярных терминов в соответствии с данными.
Некоторые услуги видео по запросу также включают использование такой постоянной информации для прогнозирования наиболее желательных фильмов, которые будут показаны клиентам, и наилучших временных интервалов для максимального количества просмотров.
Будущее конуальной интеграции
Коническая интеграция очень важна для компаний, которые хотят получить максимальную прибыль с помощью прогнозной аналитики. С появлением все большего количества устройств будет генерироваться больше данных, которые можно было бы добывать с помощью передового программного обеспечения для интеллектуального анализа данных. Затем данные могут быть быстро преобразованы в полезную информацию.
Усовершенствованные методы добычи и обработки данных, которые будут полностью развернуты в ближайшем будущем, смогут лучше понять данные и обрабатывать большие объемы данных практически в реальном времени. Точное моделирование также может быть сделано с помощью этих данных. В будущем эти данные могут также найти применение во многих других областях, помимо деловых секторов, таких как поиск моделей землетрясений для прогнозирования следующего удара или простое моделирование карты эпидемии.
Заключение
Эффективный анализ фактической информации является важной чертой, которую организациям необходимо будет адаптировать и улучшить для успешного развертывания любого сервиса, а также для прогнозирования результата. Данные также могут быть интегрированы с моделью, чтобы сделать ее еще более точной. Минусы также могут помочь в визуализации моделирования. Конуальная информация, если она обрабатывается в режиме реального времени, может очень многое показать о сущности, например о том, возросла или упала ее популярность.
Коническая интеграция также может помочь клиентам легко и быстро перейти в нужное место и получить желаемую услугу. Аналогичным образом организации могут легче перейти к нужной информации. Это может помочь предприятиям получить огромную прибыль и повысить удовлетворенность клиентов.